、np.stack 首先stack函数用于堆叠数组，其调用方式如下所示：np.stack(arrays,axis=0)
其中arrays即需要进行堆叠的数组，axis是堆叠时使用的轴，比如：
arrays = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]
这是一个二维数组，axis=0表示的是第一维，也即是arrays[0] = [1,2,3,4]或者arrays[1] = [5,6,7,8]
a
本示例描述了从一组沿不同角度获取的平行投影来重建图像的方法。本数据集是通过**“计算机断层扫描”**(computed tomography，即CT)获取的。
在样本上没有任何先验信息的情况下，重建图像所需的投影数量约为图像的线性大小
l (以像素为单位)。为简单起见，我们在这里考虑一个稀疏图像，其中只有对象边界上的像素具有非零值，例如，这样的数据可以对应于蜂窝材料，但是大多
监督学习的过程可以概括为：最小化误差的同时规则化参数。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，规则化参数是为了防止过拟合。参数过多会导致模型复杂度上升，产生过拟合，即训练误差很小，但测试误差很大，这和监督学习的目标是相违背的。所以需要采取措施，保证模型尽量简单的基础上，最小化训练误差，使模型具有更好的泛化能力（即测试误差也很小）。 范数规则化有两个作用： 1）保证模型尽可能的简单，避免过拟合。 2）
在机器学习的特征选择中，利用选择矩阵的范数对选择矩阵进行约束，即是正则化技术，是一种稀疏学习。矩阵的L0,L1范数为了度量稀疏矩阵的稀疏性，则定义矩阵的一种范数，为： ∥W∥1=∑i,j|Wi,j|。即为矩阵所有元素的绝对值之和，能够描述接矩阵的稀疏性，但是在优化时，难度较大，是将情况向矩阵中元素尽可能是0的方向优化。1）L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数
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2023-12-20 17:43:43
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在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，是赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小的函数。对于零向量，令其长度为零。直观的说，向量或矩阵的范数越大，则我们可以说这个向量或矩阵也就越大。有时范数有很多更为常见的叫法，如绝对值其实便是一维向量空间中实数或复数的范数，而Eu
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2017-01-19 16:20:00
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L0/L1/L2范数的联系与区别标签（空格分隔）： 机器学习最近快被各大公司的笔试题淹没了，其中有一道题是从贝叶斯先验，优化等各个方面比较L0、L1、L2范数的联系与区别。L0范数L0范数表示向量中非零元素的个数：\(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_{i} \neq 0\)也就是如果我们使用L0范数，即希望w的大部分元素都是0. （w是稀疏的）所以可以用于ML中做稀疏编码
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2024-05-18 10:08:55
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Python基本数据类型之数字Python 数字
Python 数字数据类型用于存储数值。
数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型得值，将重新分配内存空间。
以下实例在变量赋值时数字对象将被创建：
var1 = 1
var2 = 10
您也可以使用del语句删除一些数字对象引用。
del语句的语法是：
del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]
目录范数的作用np.linalg.norm(求范数)参数意义代码展示 L1范数与L2范数的区别与联系一、过拟合与正则化二、L1范数与L2范数L1范数 -- (Lasso Regression)L2范数 -- (Ridge Regression)三、从几何角度直观理解L1范数、L2范数总结范数的作用L-
原创
2022-09-21 13:04:00
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归一化(Normalization)简述现在常使用ReLU函数，避免梯度弥散的问题，但是有些场合使用Sigmoid这样的函数效果更好（或者是必须使用），如Sigmoid函数当函数值较大或者较小时，其导数都接近0，这会引起梯度弥散，所以要将输入控制在一个较好的范围内，这样才避免了这种问题。Batch Normalization就是为了解决这个需求的，当将输出送入Sigmoid这样的激活函数之前，进行
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2024-02-25 13:38:55
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L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）是机器学习（machine learning）中重要的手段，在支持向量机（support vector machine）学习过程中，实际是一种对于成本函数(cost function)求解最优的过程，因此，L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数，使得学习得到的结果满足稀疏化(sparsity)，从而方便人们提
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2024-01-15 06:56:15
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Python正则表达式，非常强大而且常用的一个模块。之前处理字符串和文本比较少，所以没怎么用，现在开始研究NLP，很多地方需要用到这个模块。大部分是用在文本的前期预处理中。此处强调一点，很多人包括我以前，不太看重文本的预处理，更注重模型。其实是太多的脏数据，训练出来的模型很大程度上也不会有好的效果。作用：正则表达式是一个特殊的字符序列，用于检查一个字符串是否与某种模式匹配。 换句话说，我们可以从一
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2023-10-16 11:57:57
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阅读文献时，经常看到各种范数，机器学习中的稀疏模型等，也有各种范数，其名称往往容易混淆，例如：L1范数也常称为“1-范数”，但又和真正的1-范数又有很大区别。下面将依次介绍各种范数。 1、向量的范数 向量的1-范数： ; 各个元素的绝对值之和； 向量的2-范数：；每个元素的平方和再开平方根； 向量的无穷范数： p-范数：，其中正整数p≥1，并且有 例：向量X=[2, 3, -5, -7] ，求向量的1-范数，2-范数和无穷范数。 向量的1-范数：各个元素的绝对值之...
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2021-06-08 16:18:29
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第1章 序幕
这一章中作者简要的介绍了python数据模型，主要是python的一些特殊方法。比如__len__,__getitem__. 并用一个纸牌的程序来讲解了这些方法
tuple和nametuple的区别
Nametuple是类似于元组的数据类型。
除了能够用索引来访问数据，还支持用方便的属性名来访问数据。
传统的元组访问如下。
tup1 = ('abc', 'def', 'ghi')
p
L0 范数并不是真正意义上的一个范数，因为它不满足范数的三角不等式性质，但它在数学优化和信号处理等领域
原创
2024-03-02 00:36:27
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问题描述：sklearn是机器学习的一个库，里面有好多模型可供使用，现在系统对常用的一些模型进行梳理。 范数预备知识：p-范数的公式如下： 当p=1的时候，我们称其为曼哈顿距离，其来源是曼哈顿的出租车司机在四四方方的曼哈顿街道中从一点到另一点所需走过的距离，也就是L1范数。L1最优化问题的解是稀疏的。 当p=2时，则是我们最常用的欧几里得距离，也就是L2范数。 当p=0时，因其不
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2024-04-25 14:38:59
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机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较...
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2021-07-06 15:37:13
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一、正则表达式的概念1.使用单个字符串来描述匹配一系列符合某个句法规则的字符串；2.是对字符串操作的一种逻辑公式；3.其应用场景为处理文本和数据；4.正则表达式的执行过程：依次拿出表达式和文本中的字符串比较，如果每个字符都能匹配成功，则匹配成功；否则匹配失败。二、re模块1.编写第一个正则表达式：（1）import re #导入正则表达式模块（2）正则表达式执行 过程及关键函数（涉及两
都在说加正则化项能防止过拟合，可是为什么它可以防止过拟合呢呢 说这个东西之前我们先讲一下什么是 L2 范数，以及什么是过拟合L2范数 &nb
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2024-04-26 17:02:25
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频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将...
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2023-01-16 23:15:22
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机器学习中的范数规则化之（一）L0、范数规则化
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2022-08-24 16:54:14
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